{
  "cells": [
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "Tce3stUlHN0L"
      },
      "source": [
        "##### Copyright 2020 The TensorFlow Authors."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "cellView": "form",
        "id": "tuOe1ymfHZPu"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
        "# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
        "# You may obtain a copy of the License at\n",
        "#\n",
        "# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
        "#\n",
        "# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
        "# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
        "# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
        "# See the License for the specific language governing permissions and\n",
        "# limitations under the License."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "qFdPvlXBOdUN"
      },
      "source": [
        "# 변수 소개"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "MfBg1C5NB3X0"
      },
      "source": [
        "<table class=\"tfo-notebook-buttons\" align=\"left\">\n",
        "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://www.tensorflow.org/guide/variable\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\">TensorFlow.org에서 보기</a></td>\n",
        "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ko/guide/variable.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\">Google Colab에서 실행하기</a></td>\n",
        "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ko/guide/variable.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\">GitHub에서소스 보기</a></td>\n",
        "  <td><a href=\"https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/ko/guide/variable.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png\">노트북 다운로드하기</a></td>\n",
        "</table>"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "AKhB9CMxndDs"
      },
      "source": [
        "TensorFlow **변수**는 프로그램이 조작하는 공유 영구 상태를 나타내는 권장 방법입니다. 이 가이드는 TensorFlow에서 `tf.Variable` 인스턴스를 작성, 업데이트 및 관리하는 방법을 설명합니다.\n",
        "\n",
        "변수는 `tf.Variable` 클래스를 통해 생성 및 추적됩니다. `tf.Variable`은 ops를 실행하여 값을 변경할 수 있는 텐서를 나타냅니다. 특정 ops를 사용하면 이 텐서의 값을 읽고 수정할 수 있습니다. `tf.keras`와 같은 상위 수준의 라이브러리는 `tf.Variable`을 사용하여 모델 매개변수를 저장합니다. "
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "xZoJJ4vdvTrD"
      },
      "source": [
        "## 설정\n",
        "\n",
        "변수 배치에 대해 설명하는 노트북입니다. 변수가 어떤 기기에 배치되었는지 보려면 이 줄의 주석을 해제하세요."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "7tUZJk7lDiGo"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "import tensorflow as tf\n",
        "\n",
        "# Uncomment to see where your variables get placed (see below)\n",
        "# tf.debugging.set_log_device_placement(True)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "vORGXDarogWm"
      },
      "source": [
        "## 변수 만들기\n",
        "\n",
        "변수를 작성하려면 초기값을 제공합니다. `tf.Variable`은 초기화 값과 같은 `dtype`을 갖습니다."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "dsYXSqleojj7"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "my_tensor = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])\n",
        "my_variable = tf.Variable(my_tensor)\n",
        "\n",
        "# Variables can be all kinds of types, just like tensors\n",
        "bool_variable = tf.Variable([False, False, False, True])\n",
        "complex_variable = tf.Variable([5 + 4j, 6 + 1j])"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "VQHwJ_Itoujf"
      },
      "source": [
        "변수는 텐서처럼 보이고 작동하며, 실제로 `tf.Tensor`에서 지원되는 데이터 구조입니다. 텐서와 마찬가지로, `dtype`과 형상을 가지며 NumPy로 내보낼 수 있습니다."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "GhNfPwCYpvlq"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "print(\"Shape: \",my_variable.shape)\n",
        "print(\"DType: \",my_variable.dtype)\n",
        "print(\"As NumPy: \", my_variable.numpy)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "eZmSBYViqDoU"
      },
      "source": [
        "변수를 재구성할 수는 없지만, 대부분의 텐서 연산은 예상대로 변수에 대해 작동합니다."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "TrIaExVNp_LK"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "print(\"A variable:\",my_variable)\n",
        "print(\"\\nViewed as a tensor:\", tf.convert_to_tensor(my_variable))\n",
        "print(\"\\nIndex of highest value:\", tf.argmax(my_variable))\n",
        "\n",
        "# This creates a new tensor; it does not reshape the variable.\n",
        "print(\"\\nCopying and reshaping: \", tf.reshape(my_variable, ([1,4])))"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "qbLCcG6Pc29Y"
      },
      "source": [
        "위에서 언급했듯이, 변수는 텐서에 의해 지원됩니다. `tf.Variable.assign`을 사용하여 텐서를 재할당할 수 있습니다. `assign`을 호출해도 (일반적으로) 새로운 텐서를 할당하지 않고, 대신 기존 텐서의 메모리가 재사용됩니다."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "yeEpO309QbB2"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "a = tf.Variable([2.0, 3.0])\n",
        "# This will keep the same dtype, float32\n",
        "a.assign([1, 2]) \n",
        "# Not allowed as it resizes the variable: \n",
        "try:\n",
        "  a.assign([1.0, 2.0, 3.0])\n",
        "except Exception as e:\n",
        "  print(f\"{type(e).__name__}: {e}\")"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "okeywjLdQ1tY"
      },
      "source": [
        "연산에서 텐서와 같은 변수를 사용하는 경우, 일반적으로 지원 텐서에서 작동합니다.\n",
        "\n",
        "기존 변수에서 새 변수를 만들면 지원 텐서가 복제됩니다. 두 변수는 같은메모리를 공유하지 않습니다."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "2CnfGc6ucbXc"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "a = tf.Variable([2.0, 3.0])\n",
        "# Create b based on the value of a\n",
        "b = tf.Variable(a)\n",
        "a.assign([5, 6])\n",
        "\n",
        "# a and b are different\n",
        "print(a.numpy())\n",
        "print(b.numpy())\n",
        "\n",
        "# There are other versions of assign\n",
        "print(a.assign_add([2,3]).numpy())  # [7. 9.]\n",
        "print(a.assign_sub([7,9]).numpy())  # [0. 0.]"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "ZtzepotYUe7B"
      },
      "source": [
        "## 수명 주기, 이름 지정 및 감시\n",
        "\n",
        "파이썬 기반 TensorFlow에서 `tf.Variable` 인스턴스는 다른 Python 객체와 같은 수명 주기를 갖습니다. 변수에 대한 참조가 없으면 자동으로 할당이 해제됩니다.\n",
        "\n",
        "변수를 추적하고 디버그하는 데 도움이 되는 변수의 이름을 지정할 수도 있습니다. 두 변수에 같은 이름을 지정할 수 있습니다."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "VBFbzKj8RaPf"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "# Create a and b; they have the same value but are backed by different tensors.\n",
        "a = tf.Variable(my_tensor, name=\"Mark\")\n",
        "# A new variable with the same name, but different value\n",
        "# Note that the scalar add is broadcast\n",
        "b = tf.Variable(my_tensor + 1, name=\"Mark\")\n",
        "\n",
        "# These are elementwise-unequal, despite having the same name\n",
        "print(a == b)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "789QikItVA_E"
      },
      "source": [
        "모델을 저장하고 로드할 때 변수 이름이 유지됩니다. 기본적으로 모델의 변수는 고유한 변수 이름이 자동으로 지정되므로 원치 않는 한 직접 할당할 필요가 없습니다.\n",
        "\n",
        "변수는 구별을 위해 중요하지만, 일부 변수는 구별할 필요가 없습니다. 생성 시 `trainable`을 false로 설정하여 변수의 그래디언트를 끌 수 있습니다. 그래디언트가 필요하지 않은 변수의 예는 훈련 단계 카운터입니다."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "B5Sj1DqhbZvx"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "step_counter = tf.Variable(1, trainable=False)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "DD_xfDLDTDNU"
      },
      "source": [
        "## 변수 및 텐서 배치하기\n",
        "\n",
        "더 나은 성능을 위해 TensorFlow는 `dtype`과 호환되는 가장 빠른 기기에 텐서 및 변수를 배치하려고 시도합니다. 이는 대부분의 변수가 GPU(사용 가능한 경우)에 배치됨을 의미합니다.\n",
        "\n",
        "그러나 재정의할 수 있습니다. 다음 코드 조각에서는 GPU가 사용 가능한 경우에도 부동 텐서와 변수를 CPU에 배치할 수 있습니다. 기기 배치 로깅을 켜면([설정](#scrollTo=xZoJJ4vdvTrD) 참조) 변수가 어디에 배치되었는지 확인할 수 있습니다.\n",
        "\n",
        "참고: 수동 배치도 가능하지만, [분배 전략](distributed_training)을 사용하면 계산을 최적화하는 더 편리하고 확장 가능한 방법이 될 수 있습니다.\n",
        "\n",
        "GPU가 있거나 없는 서로 다른 백엔드에서 이 노트북을 실행하면 서로 다른 로깅이 표시됩니다. *세션 시작 시 기기 배치 로깅을 켜야 합니다.*"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "2SjpD7wVUSBJ"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "with tf.device('CPU:0'):\n",
        "\n",
        "  # Create some tensors\n",
        "  a = tf.Variable([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])\n",
        "  b = tf.constant([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0], [5.0, 6.0]])\n",
        "  c = tf.matmul(a, b)\n",
        "\n",
        "print(c)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "PXbh-p2BXKcr"
      },
      "source": [
        "한 기기에서 변수 또는 텐서의 위치를 설정하고 다른 기기에서 계산을 수행할 수 있습니다. 이 경우, 기기 간에 데이터를 복사해야 하므로 지연이 발생합니다.\n",
        "\n",
        "GPU 작업자가 여러 개이지만 변수의 사본이 하나만 필요한 경우에 수행할 수 있습니다."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "dgWHN3QSfNiQ"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "with tf.device('CPU:0'):\n",
        "  a = tf.Variable([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])\n",
        "  b = tf.Variable([[1.0, 2.0, 3.0]])\n",
        "\n",
        "with tf.device('GPU:0'):\n",
        "  # Element-wise multiply\n",
        "  k = a * b\n",
        "\n",
        "print(k)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "fksvRaqoYfay"
      },
      "source": [
        "참고: `tf.config.set_soft_device_placement`는 기본적으로 켜져 있기 때문에 GPU가 없는 기기에서 이 코드를 실행하더라도 코드는 계속 실행되고 곱셈 단계는 CPU에서 발생합니다.\n",
        "\n",
        "분산 훈련에 대한 자세한 내용은 [가이드](distributed_training)를 참조하세요."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "SzCkWlF2S4yo"
      },
      "source": [
        "## 다음 단계\n",
        "\n",
        "변수가 일반적으로 사용되는 방식을 이해하려면 [자동 분배](autodiff)에 대한 가이드를 참조하세요."
      ]
    }
  ],
  "metadata": {
    "colab": {
      "collapsed_sections": [],
      "name": "variable.ipynb",
      "toc_visible": true
    },
    "kernelspec": {
      "display_name": "Python 3",
      "name": "python3"
    }
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 0
}
